(57)【要約】  問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とにおいて、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付ける解決要求文集合取得手段と、問題想起表現毎に正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素を正例識別情報と、負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素を負例識別情報として特定する識別情報特定手段とを備える。
2011148571.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出システムであって、
問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得手段と、
前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定手段とを
含むことを特徴とする情報抽出システム。
【請求項２】
解決要求文集合取得手段は、問題想起表現に相当する箇所を正規表現として表した正例解決要求パタンと、前記問題想起表現を正規表現として表した負例解決要求パタンとを用いて、前記問題想起表現と正例解決要求文集合および負例解決要求文集合とを対応付けて取得する
請求項１記載の情報抽出システム。
【請求項３】
解決要求文集合取得手段は、問題想起表現に所定の品詞であること、所定の品詞でないこと、所定の文字列であること、所定の文字列でないことの一部または全てを定める制約に従って文の集合を取得する
請求項１又は請求項２記載の情報抽出システム。
【請求項４】
解決要求文集合取得手段は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合が所定の閾値よりも少ない文数しか含まない際、前記正例解決要求文集合および前記負例解決要求文集合を空集合とみなす
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の情報抽出システム。
【請求項５】
識別情報特定手段は、正例解決要求文集合に含まれる文の構成要素と、負例解決要求文集合に含まれる文の構成要素とにおいて、構成要素毎に前記正例解決要求文集合における出現数を格納した正例要素ベクトルと前記負例解決要求文集合における出現数を格納した負例要素ベクトルとを比較して、前記正例要素ベクトルにおいて大きな値を有する構成要素を正例識別情報と特定し、前記負例要素ベクトルにおいて大きな値を有する構成要素を負例識別情報と特定する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の情報抽出システム。
【請求項６】
識別情報特定手段は、正例要素ベクトルにおいて問題想起表現と共起頻度が低い単語に関する構成要素を除外し、負例要素ベクトルにおいて問題想起表現と共起頻度が低い単語に関する構成要素を除外する
請求項５記載の情報抽出システム。
【請求項７】
与えられた問題想起表現の候補を所定のテンプレート文に文意が通るように当てはめ、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとを生成する解決要求パタン生成手段を備えた
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の情報抽出システム。
【請求項８】
解決要求パタン生成手段は、問題想起表現の候補の文構造に基づいて、当てはめる所定のテンプレート文を切り替える
請求項７記載の情報抽出システム。
【請求項９】
問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出方法であって、
問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶し、
前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する
ことを特徴とする情報抽出方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得処理と、
前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定処理とを
実行させるための情報抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報抽出を行う情報抽出システム、情報抽出方法及び情報抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
大規模コーパス（文例集合）を用いて、特定の種類の情報を抽出する技術が存在する。特定の種類の情報とは、固有表現や評価表現などさまざまであるが、以下では、問題を想起させる表現を示すデータ（以下、単に表現と呼ぶ）を抽出の対象とする。【０００３】
ある特定の種類の情報を抽出することは、あるデータが、特定の種類に属するもの（正例）か、属さないもの（負例）かを識別することに等しい。機械学習で、識別するルールを作ろうとすると、通常、ある程度の正例と負例とを学習データとして事前に準備する必要がある。これは人手によるコストが高い作業である。【０００４】
非特許文献１には、固有表現抽出における学習データの準備コストを削減することを目的とした固有表現抽出の生成手法や、その手段として学習データの正例／負例を識別する技術が記載されている。【０００５】
非特許文献１に記載された手法では、辞書データ（以下、単に辞書と呼ぶ）を用いてコーパスから正例／負例となる学習データ候補を作成する。辞書とは、語句とクラスのペアを記録したものであり、クラスとは、その語句が人名、組織、地名などどのような固有名詞に属するかを示すものである。学習データ候補は、辞書と合致した語句に対して、クラスを付与したものとなる。ただし、辞書と合致するからといって必ずしも正しいクラスが付与されるわけではない。そのため、学習データ候補は、偽りのクラスが付与された「偽のデータ」を含むことになる。【０００６】
非特許文献１に記載された手法では、この偽のデータを含む学習データ候補において、同じクラスに属するデータが極力同じクラスタになるように周辺語を利用してクラスタリングを実施する。そして、クラスタリングした際に、あるクラスタにおいてマジョリティとして偏在する特定のクラスがあることを識別情報として、その偏在した特定のクラスのデータを正例とみなす処理を行う。【０００７】
また、特許文献１には、検索対象の文書の集合から、初期検索式により抽出対象文書の集合と、検索目的に合致する文書の集合である確定正例と検索目的に合致しない文書の集合である確定負例との検索を行う方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００９−１６３３０３号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】土田正明、水口弘紀、久寿居大、大和田勇人、「辞書とタグ無しコーパスを用いた固有表現抽出器の学習法」、第23回人工知能学会全国大会、2009
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
非特許文献１に記載された手法では、辞書に登録された文字列と表層上一致する語句に、付与するクラスがおおよそ正しいことを前提としている。付与したクラスが多くの語句で誤っている場合、その後のクラスタリングで、あるクラスタにおいてマジョリティとなった語句は、誤ったクラスを持った語句の集まりとなる。そのため、上記の前提を満たさない場合、クラスタ内においてマジョリティとなるクラスを調べる識別情報は、正例と負例との識別に適さない。【００１１】
ここで、問題となる状況を想起させる表現（以下、問題想起表現とも呼ぶ）においては、実際に問題が生じているか（正例）と、生じていないか（負例）とが、文脈や背景知識に依存するものがある。そのため、問題を想起させる表現の辞書を準備したとしても、その辞書に表層上一致する文字列が、必ずしも正例となりやすいわけではなく、表層上一致するだけでは、多くの語句で負例となる可能性が高い。したがって、非特許文献１に記載された手法は、上記の表現の抽出には適さない。【００１２】
また、特許文献１に記載された方法では、検索目的に合致するものを正例、しないものを負例と扱っており、例えば、検索においてキーワードが含まれる文を正例、含まれない文を負例とする。すなわち、特許文献１に記載された方法では、検索目的が単一である。そのため、ある要求に合致する条件を見つけるのには役立つが、その要求とは反対の要求にも合致する条件である可能性を排除することができない。【００１３】
そこで、本発明は、問題となる状況を想起させる表現を抽出するために、表層上は一致または類似するが、文脈や背景知識によって実際に問題となるか否かが変わる表現に対して正例／負例を識別するための識別情報を抽出する情報抽出システム、情報抽出方法及び情報抽出プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明による情報抽出システムは、問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出システムであって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とにおいて、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得手段と、問題想起表現毎に正例解決要求文集合と負例解決要求文集合に含まれる文の構成要素を比較し、正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定手段とを含むことを特徴とする。【００１５】
本発明による情報抽出方法は、問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出方法であって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とにおいて、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶し、問題想起表現毎に正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定することを特徴とする。【００１６】
本発明による情報抽出プログラムは、コンピュータに、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とにおいて、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得処理と、問題想起表現毎に正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定処理とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、問題となる状況を想起させる表現を抽出するために、表層上は一致または類似するが、文脈や背景知識によって実際に問題となるか否かが変わる表現に対して正例／負例を識別するための識別情報を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明による情報抽出装置の第１の実施形態の構成例を示すハードウェア構成図である。
【図２】情報抽出装置１を用いた情報抽出システムの機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】正例解決要求パタン記憶部３０のデータ格納形式の一例を示す説明図である。
【図４】負例解決要求パタン記憶部３５のデータ格納形式の一例を示す説明図である。
【図５】解決要求文集合取得部１０１の動作例を示すフローチャートである。
【図６】正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンに含まれる任意の語句に対して制約を加えるための設定ファイルの一例を示す説明図である。
【図７】解決要求文集合取得部１０１が記憶させる中間データの記憶形式の一例を示す説明図である。
【図８】解決要求文集合取得部１０１が出力する出力結果形式の一例を示す説明図である。
【図９】識別情報特定部１０２の動作例を示すフローチャートである。
【図１０】正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とに含まれる単語を抽出した一例を示す説明図である。
【図１１】識別情報特定部１０２が特定した正例識別情報および負例識別情報の一例を示す説明図である。
【図１２】情報抽出装置の第２の実施形態の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】学習データ抽出部１０４の動作例を示すフローチャートである。
【図１４】学習データ抽出部１０４が出力する学習データの記憶形式の一例を示す説明図である。
【図１５】問題表現抽出部１０５の動作例を示すフローチャートである。
【図１６】情報抽出装置の第３の実施形態の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図１７】情報抽出装置の第４の実施形態の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図１８】問題表現抽出部１０６の動作例を示すフローチャートである。
【図１９】情報抽出装置の第５の実施形態の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図２０】情報抽出システムの最小の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の理解を容易にするために、本発明の背景および概要を説明する。ここでは、「色がにじむ」という表現が問題想起表現となっている場合において、それが実際に問題を表すか否かを識別するための識別情報を提示することを想定する。ここでの識別情報の提示とは、問題を表す場合とそうでない場合との周辺語を提示することである。
【００２０】
文１：プリントしたら色がにじんだ。
文２：空の色がにじんだ。
【００２１】
文１および文２は、「色がにじむ」という問題想起表現を含む。文１だけを見ると、プリンタで文字や絵の色がにじんでしまったことを述べているため、文１は、実際に問題を表す。しかしながら、文２は、空の風景が雲や夕日などの要因でにじみ、きれいな様を表す。すなわち、「色がにじむ」という表現は、表層上同一であっても、文脈や背景知識により、問題になるか（正例）／好ましいものであるか（負例）が変わる。
【００２２】
このような表現では、問題想起表現に加えて、問題となるもの（正例）と、そうでないもの（負例）とを識別するための情報が必要となる。これに対して本発明では、問題想起表現が正例／負例となりやすい周辺語の集合を識別情報として提示する。非特許文献１に記載の方法では、文１と文２とが一つのクラスタに属するようクラスタリングするため、明確に、これらを識別する情報を得ているわけではない。
【００２３】
本発明は、「問題であれば解決を要求する文（解決要求文）がコーパス内に含まれている」ことを前提とする。前提について例を用いて説明する。例えば、色がにじむことを嫌がる人がいるならば、コーパス内に「色がにじまないようにしたい」という要求が記載された文データ（以下、単に文と呼ぶ）が少なからず存在することが予想される。このような文が存在することが前提である。この前提は、文の数が多いほど成り立つ可能性が高く、大規模なコーパスを利用する場合においては、一般に成立する前提と考えられる。
【００２４】
上記の解決要求文を用いると、問題想起表現を抽出することができる。例えば、「色がにじまないようにしたい」という解決要求文に合致する文がコーパスにあれば、「色がにじむ」ことは問題を表す。ただし、前述のように、色がにじむことが好ましいこともあるため、本発明では、「色がにじむようにしたい」という極性が反対の解決要求文に合致する文の有無も調べる。仮に、これに合致する文がコーパスにあれば、「色がにじむ」ことは必ずしも問題想起表現にはならない。
【００２５】
本発明では、これら２つの解決要求文に基づいて得られる各々の文集合データ（以下、単に文集合と呼ぶ）において、一方のみに偏在して出現する語句データ（以下、単に語句と呼ぶ）を抽出する。例えば、「色がにじまないようにしたい」という解決要求文に合致する文集合に偏在する語句として「プリンタ」や「印刷」などが得られたとする。一方、「色がにじむようにしたい」という解決要求文に合致する文集合に偏在する語句が「景色」「パレット」であったとする。この情報は、「色がにじむ」という表現が問題想起表現となるか否かを識別する判断材料となる。そのため、本発明では、「色がにじむ」という表現に加えて、それが正例とみなせる周辺語である単語集合および負例とみなせる単語集合を、識別情報として出力する。
【００２６】
以下、本発明の実施形態を説明する。
【００２７】
第１の実施形態．
図１は、本発明による情報抽出装置の第１の実施形態の構成例を示すハードウェア構成図である。図１に示すように、情報抽出装置１は、CPU２と、メモリ３と、ハードディスクドライブ（HDD）４と、通信インタフェース（IF）５と、入力装置６と、出力装置７とを含む。これらの構成要素は、バス８を介して互いに接続されており、データの入出力を行うことができる。
【００２８】
情報抽出装置１は、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。通信IF５は、外部のネットワークに接続するためのインタフェースである。入力装置６は、例えば、キーボードやマウスによって実現される。出力装置７は、例えば、ディスプレイ装置等の表示装置等によって実現される。
【００２９】
本実施形態における各処理は、具体的には、CPU２が、メモリ３又はHDD４が記憶するプログラムに従って動作することにより実現される。なお、情報抽出装置１が含む上記の各部は、図１で示すように同一の筐体に含まれてもよいし、異なる筐体に含まれてもよい。
【００３０】
図２は、情報抽出装置１を用いた情報抽出システムの機能構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、情報抽出装置１は、解決要求文集合取得部１０１と識別情報特定部１０２とを含む。また、情報抽出システムは、情報抽出装置１と、正例解決要求パタン記憶部３０と、負例解決要求パタン記憶部３５と、コーパス記憶部４０と、出力部１０３とを含む。
【００３１】
情報抽出装置１の解決要求文集合取得部１０１は、具体的には、プログラムに従って動作するCPU２によって実現される。解決要求文集合取得部１０１は、正例解決要求パタン記憶部３０が格納する正例を抽出するための正例解決要求パタンに合致する文集合を判定する機能を備えている。また、解決要求文集合取得部１０１は、合致すると判定した文集合を正例解決要求文集合としてコーパス記憶部４０から取得する（すなわち、コーパス記憶部４０から抽出する）機能を備えている。また、解決要求文集合取得部１０１は、負例解決要求パタン記憶部３５が格納する負例を抽出するための負例解決要求パタンに合致する文集合を、負例解決要求文集合としてコーパス記憶部４０から取得する機能を備えている。なお、解決要求文集合取得部１０１は、後述するコーパス記憶部４０の態様に応じて、様々な手法を用いて文集合を取得する。
【００３２】
解決要求文集合取得部１０１は、各パタンを用いることで、問題想起表現となる個所を任意の文字列として指定でき、高い確度で問題想起表現を抽出できる。解決要求文集合取得部１０１は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合の取得には、例えば、正規表現におけるワイルドカードを含むパタンマッチングを用いる。
【００３３】
解決要求文集合取得部１０１は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合の各文において、各パタンで任意の文字列とした部分から文字列を抽出し、それを問題想起表現とする。解決要求文集合取得部１０１は、問題想起表現の候補毎に、正例解決要求文集合と負例解決集合とにまとめる。
【００３４】
正例解決要求パタン記憶部３０は、問題想起表現を肯定文とした場合に、それを解決したいと願うことを示す正例解決要求パタンを記憶する。また、負例解決要求パタン３５は、正例解決要求パタンとは極性が反転した負例解決要求パタンを記憶する。正例解決要求パタン記憶部３０および負例解決要求パタン３５は、例えば、メモリ３、HDD４等の記憶装置により実現される。
【００３５】
コーパス記憶部４０は、具体的には、光ディスク装置や磁気ディスク装置などの記憶装置によって実現される。コーパス記憶部４０は、大規模コーパス（文例集合）を記憶する。なお、コーパス記憶部４０が記憶するデータについては、任意の大規模文書データであれば、Webの情報や組織の文書データベースなど任意の情報を用いて構わない。例えば、コーパス記憶部４０が組織の外部に存在し、記憶している情報をＷｅｂ上で公開している場合には、解決要求文集合取得部１０１は、インターネット等を介して、その情報にアクセスする。
【００３６】
例えば、解決要求文集合取得部１０１は、検索エンジンを利用して、コーパス記憶部４０から正例解決要求文集合および負例解決要求文集合を抽出する。そして、解決要求文集合取得部１０１は、抽出した正例解決要求文集合および負例解決要求文集合を問題想起表現と対応付けて、識別情報特定部１０２に出力する。
【００３７】
識別情報特定部１０２は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合に含まれる文を形態素解析し、問題想起表現が含まれる文中の語句を抽出する機能を備えている。
【００３８】
また、識別情報特定部１０２は、抽出した語句の中で所定の品詞のものを正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とで比較し、共有せず、一方の集合においてのみ出現しやすい語句を重要とする語句のベクトルを生成する機能を備えている。ここで、正例解決要求文集合においてのみ出現しやすい語句のベクトルを正例識別情報といい、負例解決要求文集合においてのみ出現しやすい語句のベクトルを負例識別情報という。識別情報特定部１０２は、正例識別情報および負例識別情報を問題想起表現と対応付けて、出力部１０３に出力する。
【００３９】
出力部１０３は、情報抽出装置１の出力結果を提示する機能を備えている。例えば、出力部１０３は、情報抽出装置１の出力結果を表示部に表示するように制御する。出力部１０３は、例えば、出力装置７により実現される。
【００４０】
次に、情報抽出装置１の構成要素を詳細に説明する。正例解決要求パタン記憶部３０が記憶するパタンの一例を図３に示す。図３の例では、正例解決要求パタン記憶部３０は、正例の解決要求パタンを記憶するために、パタン種類テーブル２０１とパタンテーブル２０２との２つのテーブルを用いて記憶している。
【００４１】
負例解決要求パタン記憶部３５が記憶するパタンの一例を図４に示す。図４の例では、負例解決要求パタン記憶部３５は、反対の要求を示す負例の解決要求パタンを記憶するために、パタン種類テーブル２０１とパタンテーブル２０３との２つのテーブルを用いて記憶している。
【００４２】
図３（ａ）および図４（ａ）のパタン種類テーブル２０１は、１つの行（レコード）に、パタン種類IDと表現構造とをそれぞれ記録する２つのフィールドを有する。パタン種類IDフィールドは、問題想起表現とみなす表現の構文毎に与える識別子を格納する。また、表現構造フィールドは、問題想起表現とみなす文の構造を格納する。なお、格納されている＄ｘ＄および＄ｙ＄の意味については後述する。
【００４３】
図３（ｂ）のパタンテーブル２０２および図４（ｂ）のパタンテーブル２０３は、パタン種類IDとパタンとの２つのフィールドを有する。パタンフィールドは、解決要求文を見つけるためのテンプレートとして用いられる文字列を格納する。
【００４４】
図３および図４に示す例では、パタン種類テーブル２０１の表現構造フィールドは、「ガ格」および「ヲ格」の二項関係を表す表現構造を格納している。表現構造フィールド内に格納されている＄ｘ＄と＄ｙ＄とは、任意の文字列を表し、パタンテーブル２０２のパタンフィールド内の＄ｘ＄と＄ｙ＄とにそれぞれ対応する。
【００４５】
図３（ｂ）のパタンテーブル２０２は、パタン種類IDが「１」であるレコードを４個含む。これら４個のパタンにおいて＄ｘ＄および＄ｙ＄は、ある品詞を制約とする任意の文字列を表す。この制約は、後述する解決要求文集合取得部１０１が用いる設定ファイル等において設定できる。
【００４６】
任意の文字列の部分は、後の処理において暫定的な問題想起表現とみなされる。そのため、図３のパタンテーブル２０２が格納するパタンには、間違いなく解決要求を示し、正しく問題想起表現に該当するものが抽出できるものを用いる。また、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンには、より複雑な条件を記載してもよい。たとえば、「$x$を$y$ように＠動詞」と記載した場合、この条件は、「ように」の後に動詞が来るものを表すパタンとなる。
【００４７】
図４（ｂ）のパタンテーブル２０３は、図３（ｂ）のパタンテーブル２０２と同様であるが、図３（ｂ）のパタンテーブル２０２が格納する解決要求パタンとは反対の要求を示すパタンを格納する。なお、パタン種類IDは、図３と図４とで対応関係が取れるものである。例えば、図３においてパタン種類IDが「１」である正例解決要求パタンには、図４においてパタン種類IDが「１」である負例解決要求パタンが対応する。
【００４８】
正例解決要求パタン記憶部３０および負例解決要求パタン記憶部３５が格納するデータについては、利用者等が予め手作業で作成すればよい。また、同様のデータが扱えるのであれば、これらのデータの記憶方法は、表形式に限られない。例えば、これらのデータをXML等のフォーマットで記述してもよい。
【００４９】
また、本実施形態では、利用者等がパタンを書き換えやすい形態にするために、パタンの記憶部を正例解決要求パタン記憶部３０および負例解決要求パタン記憶部３５として情報抽出装置１の外に出しているが、必ずしもこの形態である必要はない。例えば、同様の情報を解決要求文集合取得部１０１が用いる設定ファイルとして記述し、解決要求文集合取得部１０１が起動時に読み込むようにしてもよい。また、同様の情報を解決要求文集合取得部１０１を動作させるプログラムにハードコーディングしてもよい。
【００５０】
なお、表現構造については、図３に示すように必ずしも複数記憶させる必要はない。例えばガ格「＄ｘ＄が＄ｙ＄」の二項関係のみを問題想起表現の対象とする場合においては、パタン種類テーブル２０１、正例解決要求用のパタンテーブル２０２および負例解決要求用のパタンテーブル２０３におけるパタン種類IDのフィールドは必要ない。
【００５１】
また、ガ格「＄ｘ＄が＄ｙ＄」の例では、問題想起表現が２つの任意の文字列によって定義されているが、本実施形態において、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンは、１つ以上の任意の文字列を含む形式であればよく、２つに限定されるものではない。
【００５２】
以降、本実施形態では、ガ格「＄ｘ＄が＄ｙ＄」で表される問題想起表現の識別情報を特定することを想定し、任意の文字列が２つ含まれる正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンを例として処理を説明する。そのため、パタン種類IDフィールドが格納する値は単一であり、処理に用いられないものとする。なお、パタン種類IDフィールドが格納する値が複数ある場合には、その値毎に識別情報の抽出処理を実施すればよい。
【００５３】
本実施形態では、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとを別の記憶部で記憶しているが、同一の記憶部で記憶するようにしてもよい。その場合には、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとを、識別するIDなどと対応付けて記憶するようにすればよい。
【００５４】
次に、情報抽出装置が実行する動作を図面を参照して説明する。図５は、解決要求文集合取得部１０１の動作例を示すフローチャートである。
【００５５】
文集合から問題想起表現と識別情報とを抽出するために、利用者は、入力装置６を用いて解決要求パタンを登録する操作を行う。すると、解決要求文集合取得部１０１は、利用者の操作に従って、正例解決要求パタン記憶部３０と負例解決要求パタン記憶部３５とから、解決要求パタンを取得する（ステップＳ１１）。具体的には、解決要求文集合取得部１０１は、正例解決要求用のパタンテーブル２０２と負例解決要求用のパタンテーブル２０３とを参照し、パタンフィールドに格納されたパタンを読み込む。これは図５のステップＳ１１の処理に相当する。
【００５６】
次に、解決要求文集合取得部１０１は、読み込んだパタンを用いて、コーパス記憶部４０に記憶されている文に対してパタンマッチングを行い、合致する文を取得する。ここで、正例解決要求パタンと一致する文の集合を正例解決要求文集合とし、負例解決要求パタンと一致する文の集合を負例解決要求文集合とする。これは図５のステップＳ１２の処理に相当する。
【００５７】
解決要求文集合取得部１０１は、例えば、正規表現のワイルドカードを用いて、パタンマッチングを行う。これは、Java（登録商標）やRuby（登録商標）など一般的なプログラミング言語においてサポートされている機能である。また、Google（登録商標）などの検索エンジンにおいてもワイルドカード「＊」を含むフレーズ検索が行えるため、このような検索エンジンのAPIを利用してもよい。
【００５８】
ここで、パタン内に含まれる＄ｘ＄や＄ｙ＄は、品詞等により制約された任意の文字列を表す。解決要求文集合取得部１０１は、抽出した文集合を、文毎に正例解決要求パタンまたは負例解決要求パタンのいずれによって抽出したものであるかが分かるように、識別用のフラグと対応付けて一時格納データとしてメモリ３等に記憶させる。
【００５９】
次に、解決要求文集合取得部１０１は、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合との各々から、正例および負例解決要求パタンにおいて、＄ｘ＄と＄ｙ＄とに相当する文字列が制約を満たすか否かを判定する。そして、解決要求文集合取得部１０１は、満たすと判定した文を抽出する。
【００６０】
また、満たさないと判定した文に関しては、解決要求文集合取得部１０１は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合から除外する。これは図５のステップＳ１３の処理に相当する。
【００６１】
制約の指定を行う設定ファイルの一例を図６に示す。図６に示す例では、＄ｘ＄と＄ｙ＄とに関して、AcceptとDenyという２つの状態を指定する。Acceptは、＄ｘ＄および＄ｙ＄として取り得る構成要素の制約を表す。Denyは、＄ｘ＄および＄ｙ＄として認めない構成要素を表す。なお、構成要素とは、文を構成する単語、品詞、係り受け関係を表す。
【００６２】
図６に示す例において、＠で始まる文字は、品詞の制約を表す。これに基づいて、解決要求文集合取得部１０１は、＄ｘ＄が名詞または複合名詞を対象としているか否かを判定する。また、「＠がない文字列」は、文字列そのものを表し、＄ｘ＄または＄ｙ＄の個所に位置する文字列を限定するものである。なお、動詞や形容詞、形容動詞などについては活用が存在するため、解決要求文集合取得部１０１は、＄ｘ＄や＄ｙ＄との文字列比較を単語の原型と行うものとする。
【００６３】
Acceptに記載された「＠がない文字列」は、その文字列を含まないと抽出対象とならないことを表す。また、Denyに記載される「＠がない文字列」は、ストップワードの役割を果たす。
【００６４】
例えば、解決要求文集合取得部１０１が、図６に示す設定に基づいて、＄ｘ＄に相当する部分が名詞であり、＄ｙ＄に相当する部分が動詞である表現をコーパス内から抽出する場合を想定する。この場合、解決要求文集合取得部１０１は、＄ｙ＄に相当する動詞の原型が「する」であれば、制約を満たさないと判定し、正例解決要求文集合や負例解決要求文集合から除外する。なお、解決要求文集合取得部１０１は、本除外処理を、上記の一時格納データに対して実施すればよい。
【００６５】
次に、解決要求文集合取得部１０１が＄ｘ＄および＄ｙ＄に対応する文字列を抽出する処理について詳述する。
【００６６】
解決要求文集合取得部１０１は、正例解決要求パタンまたは負例解決要求パタンに合致した文を所定の文単位で切り出す。一文の切り出しについて、解決要求文集合取得部１０１は、単純には、パタンに合致する部分の前後で近傍の「句点」や「タブ」、「改行」などを検出し、前方で検出した次の文字を文の開始、後方で検出した文字を文の終端とみなすといった処理を行えばよい。
【００６７】
続いて、解決要求文集合取得部１０１は、切り出した一文に形態素解析を行い、＄ｘ＄および＄ｙ＄に相当する単語が、共にAcceptの制約を満たし、かつDenyに相当しない文字列を抽出する。解決要求文集合取得部１０１は、切り出した一文や抽出した＄ｘ＄および＄ｙ＄に該当する文字列を、一時格納データに対応付けて記憶させる。なお、解決要求文集合取得部１０１は、＄ｘ＄および＄ｙ＄として一時格納するデータを、抽出した文字列が動詞であれば原型に変換して格納する。
【００６８】
ここで、切り出す文の単位は一文に限定されるものではなく、前後数文や、文字数などで区切ってもかまわない。この指定については、例えば、情報抽出装置１の利用者が解決要求文集合取得部１０１の設定ファイルで指定すればよい。
【００６９】
以上の処理を通して、解決要求文集合取得部１０１が一時的に格納させる一時格納データの一例を図７に示す。図７に示す一時格納データにおいて、フラグ列の値が「P」である行のデータ集合が正例解決要求文集合であり、「N」である行のデータ集合が負例解決要求文集合である。なお、図７に示す一時格納データの該当文フィールドに格納された各文の形態素解析結果を対応付けて記憶してもよい。形態素解析結果については、以降の処理でも用いるため、ここで記憶しておくと、再度形態素解析を行う処理を省くことができ、処理の高速化を行うことができる。
【００７０】
なお、ステップＳ１２およびステップＳ１３については、コーパス記憶部４０に含まれる文書の全てに対して予め形態素解析を実施し、品詞情報を語句毎に付与しておくことにより、「＄名詞＄や＄動詞＄ないようにし」といった品詞を検索条件に含むフレーズ検索を高速に実施することもできる。このような検索が可能な技術の一例としては、例えば、文献（楠村  幸貴、神谷  俊之、対話的テキストマイニングのためのタグ付け検索基盤、情報処理学会  データベースシステム研究会、2008）に記載された技術がある。
【００７１】
最後に、解決要求文集合取得部１０１は、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とを問題想起表現毎にまとめる。
【００７２】
具体的には、解決要求文集合取得部１０１は、一時格納されたデータにおいて、問題想起表現が一致するもので分類し、その後、フラグフィールドに格納された値が同一のものでまとめることで、出力するデータを整理する。これは図５のステップＳ１４の処理に対応する。
【００７３】
出力結果の記憶形式の一例を図８に示す。図８に示す例には、問題想起表現を管理するための問題想起表現データ２０４（図８（ａ））と正例解決要求文集合２０５（図８（ｂ））と負例解決要求文集合２０６（図８（ｃ））とがある。
【００７４】
問題想起表現データ２０４は、問題想起表現毎の特定する識別子である表現IDと、問題想起表現の表現構造を特定するパタン種類IDと、問題想起表現を示す単語と、問題想起表現とをまとめたものである。
【００７５】
解決要求文集合取得部１０１は、図７に示すように格納された一時格納データにおいて、＄ｘ＄と＄ｙ＄とに格納される文字列の組み合わせがユニークなものに対して固有の表現IDを割り当てる。
【００７６】
また、解決要求文集合取得部１０１は、パタン種類テーブル２０１の表現構造フィールドの値を抽出する。そして、解決要求文集合取得部１０１は、そこに含まれる＄ｘ＄や＄ｙ＄など任意の文字列を表す部分に、一時格納データに記憶されている＄ｘ＄や＄ｙ＄の値を対応付けることにより問題想起表現を生成して、問題想起表現データ２０４に記憶する。
【００７７】
なお、本実施形態において任意の文字列は＄ｘ＄と＄ｙ＄とであるが、前述したように、これらはパタン種類において異なる場合もある。また、問題想起表現データ２０４の＄ｘ＄および＄ｙ＄には、抽出した対象の品詞がわかるように品詞の情報も「＠品詞」という形式で記録している。ただし、＄ｘ＄および＄ｙ＄に格納される文字列を読み取る際には、＠以降の文字列は無視するものとする。
【００７８】
正例解決要求文集合２０５と負例解決要求文集合２０６とは、表現IDをキーとすることで、当該の問題想起表現を含む該当文が参照できる形式で記憶される。また、一時格納データと同様に、上記の該当文の各々に対して形態素解析の結果を対応付けて記憶するようにしてもよい。なお、上記の表形式による出力形式は一例であり、これ以外の方法を用いて記憶しても構わない。例えば、XMLなどで構造化した形式を用いる方法などがある。
【００７９】
図７に示す例では、解決要求文集合取得部１０１によって、＄ｘ＄および＄ｙ＄の値がともに一致する「色」「にじむ」と「紙」「つまる」という２つに分類されている。すなわち、解決要求文集合取得部１０１が２つの問題想起表現を抽出していることになる。
【００８０】
その後、解決要求文集合取得部１０１は、フラグフィールドに格納された値が「P」であるものと「N」であるものとに分類する。結果として、解決要求文集合取得部１０１は、図７に示す６個のデータを、図８に示すように、問題想起表現「色がにじむ」に対しては、正例解決要求文集合２個と負例解決要求文集合２個とに整理する。また、解決要求文集合取得部１０１は、問題想起表現「紙がつまる」に対しては、正例解決要求文集合１個と負例解決要求文集合０個とに整理する。
【００８１】
なお、解決要求文集合取得部１０１は、ある程度の数の正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とを抽出した場合のみ、その要求があったとみなす処理を行ってもよい。正例解決要求文集合および負例解決要求文集合の抽出処理において、稀に解決要求文ではない文もパタンに一致してしまうことがある。このような誤抽出の影響を避けるため、例えば、予め閾値を設けておく。そして、解決要求文集合取得部１０１は、問題想起表現毎に収拾された正例解決要求文集合と負例解決要求文集合との要素数が、閾値を超えなければ、その正例解決要求文集合２０５または負例解決要求文集合２０６の当該のデータを削除する。
【００８２】
また、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とのどちらともを十分に抽出できるわけではない。例えば、「紙がつまる」といった多くの場合において、実際に問題が起きている場合に用いられるため、負例がほとんど得られない。また、問題想起表現に対応する、正例解決要求文集合や負例解決要求文集合が共に抽出していない場合には、解決要求文集合取得部１０１は、問題想起表現データ２０４からその問題想起表現を削除する。
【００８３】
解決要求文集合取得部１０１は、問題想起表現毎の正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とを識別情報特定部１０２に出力する。
【００８４】
次に、識別情報特定部１０２の動作を説明する。図９は、識別情報特定部１０２の動作例を示すフローチャートである。なお、以降の処理については、問題想起表現毎に実施する。
【００８５】
図９に示すように、識別情報特定部１０２は、まず問題想起表現データ２０４を参照し、表現IDフィールドに格納された表現IDを抽出する。そして、識別情報特定部１０２は、抽出した表現IDをキーとして、正例解決要求文集合２０５と負例解決要求文集合２０６とから、該当文フィールドに格納された文を抽出し、処理対象を確定する。これは図９のステップＳ１５の処理に対応する。
【００８６】
識別情報特定部１０２は、図８に示す出力結果を解決要求文集合取得部１０１から受信したとすると、問題想起表現データ２０４を参照して最初に抽出する表現ID「１」の「色がにじむ」という問題想起表現を処理対象とする。また、識別情報特定部１０２は、表現ID「１」をキーとして、正例解決要求文集合２０５と負例解決要求文集合２０６とから２つずつ該当文を抽出する。
【００８７】
次に、識別情報特定部１０２は、処理対象となる正例解決要求文集合２０５と負例解決要求文集合２０６とから抽出した該当文に対して形態素解析を行う。また、識別情報特定部１０２は、各該当文から所定の品詞の単語を収集し、正例解決要求文集合２０５と負例解決要求文集合２０６との各々で単語ベクトルを生成する。これは図９のステップＳ１６の処理に対応する。
【００８８】
以降、問題想起表現毎に生成した正例解決要求文集合と負例解決要求文集合との単語ベクトルを、それぞれ正例要素ベクトルまたは負例要素ベクトルと呼ぶ。なお、正例要素ベクトルおよび負例要素ベクトルの各要素は、特定の単語と対応しており、その単語の有無を１／０で表す、もしくは正例解決要求文集合または負例解決要求文集合におけるその単語の出現数を記録するものとする。
【００８９】
本実施形態では、単語iに対する正例要素ベクトルの要素をxi、負例要素ベクトルの要素をyiで表すものとする。また、正例要素ベクトルおよび負例要素ベクトルは、処理が行いやすいように、同じ要素数のベクトルとしておき、該当する単語をもたなければ、その要素に対しては０を与えるものとする。
【００９０】
単語ベクトルとする所定の品詞を示すデータは、例えば、利用者等によって事前に設定ファイル等で与えられる。識別情報特定部１０２は、起動時に設定ファイルを読み込み単語とみなす品詞を示すデータを取得する。設定ファイルとすることによって、情報抽出装置１の利用者が単語ベクトルとする品詞を任意に変更できる。ただし、名詞等で予め固定した品詞を使うのであれば、上記の品詞を示すデータについては、識別情報特定部１０２を動作させるプログラムにおいてハードコーディングしても構わない。
【００９１】
また、前述のように、解決要求文集合取得部１０１が出力する出力結果の各該当文に形態素解析の結果が対応付けられていた場合、識別情報特定部１０２は、再度形態素解析を実施する必要はない。なお、単語ベクトルを抽出する際には、明らかに不要な単語を除外するため、ストップワードのリストを用意しておいてもよい。識別情報特定部１０２は、ストップワードのリストを読み込み、それに合致する単語については、正例要素ベクトルまたは負例要素ベクトルには用いないように制御する。
【００９２】
本処理において生成する問題想起表現「色がにじむ」に対する正例要素ベクトルおよび負例要素ベクトルの一例を図１０に示す。なお、図１０では、図８に示す正例解決要求文集合２０５と負例解決要求文集合２０６との２個ずつのデータだけではなく、より多くのデータから抽出したものであるため、図８に記載されている該当文に含まれない単語も記載されている。また、図１０は、紙面の都合上、ベクトル形式ではなく、正例要素ベクトルと負例要素ベクトルとが含む単語を列挙したものとなっている。また簡単化のため、本例では、単語の有無だけを扱うものとする。
【００９３】
次に、識別情報特定部１０２は、正例要素ベクトルおよび負例要素ベクトルの中から、問題想起表現と共起頻度が低いものを除去する。これは図９のステップＳ１７の処理に対応する。
【００９４】
正例要素ベクトルで値を有する単語が含まれる文の問題想起表現は、真に問題を表す可能性を高める。また、負例要素ベクトルで値を有する単語が含まれる文の問題想起表現は、その状態が望ましい可能性を高める。また、これらが問題想起表現と密接に関連する単語であれば、その単語の有無は、問題想起表現が真に問題想起表現となりうるか否かの判断材料となる。
【００９５】
識別情報特定部１０２は、まず、問題想起表現データ２０４において、表現IDをキーとして＄ｘ＄および＄ｙ＄の単語を抽出する。また、識別情報特定部１０２は、コーパス記憶部４０から、＄ｘ＄および＄ｙ＄とあまり共起しない単語を特定する。
【００９６】
例えば、識別情報特定部１０２は、検索エンジンを用いて＄ｘ＄の検索ヒット数Nxを求める。次に、識別情報特定部１０２は、＄ｘ＄と単語ベクトルの各単語とをクエリとするアンド検索を行い、そのヒット数Mxiを求める。そして、識別情報特定部１０２は、このMxiとNxとの比が所定の閾値αを上回る、またはMxiが所定の閾値βを上回る場合に共起すると判定すればよい。
【００９７】
識別情報特定部１０２は、予め各単語間をキーとし、共起頻度をバリューとした辞書を記憶しておき、＄ｘ＄と単語iとをキーとして共起頻度をすぐに求められるようにする方法を用いてもよい。辞書は使い回しが効くが、ありとあらゆる単語間の共起頻度を求めるためには、ある程度時間がかかる処理となる。識別情報特定部１０２が辞書を記憶する場合、図３に示すブロック図において、コーパス記憶部４０から識別情報特定部１０２へのパスは必要なくなる。
【００９８】
なお、本処理は学習データの抽出精度を高める工夫であるため、識別情報特定部１０２において必須とする処理ではない。例えば、情報抽出装置１の利用者が、予めステップＳ１７の処理を行わないように設定すれば、その分、学習データの生成速度を速めることができる。また、図３に示すブロック図において、コーパス記憶部４０から識別情報特定部１０２へのパスは必要なくなる。ステップＳ１７の処理を実施するか否かは、例えば、設定ファイル等で決められるようにしておく。
【００９９】
最後に、識別情報特定部１０２は、正例要素ベクトルと負例要素ベクトルとを比較し、正例要素ベクトルおよび負例要素ベクトルで共有される単語を除外する。そして、識別情報特定部１０２は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合を特徴付ける正例識別情報および負例識別情報を特定する。これは図９のステップＳ１８の処理に対応する。
【０１００】
正例要素ベクトルおよび負例要素ベクトルを更新する処理について説明する。識別情報特定部１０２は、正例要素ベクトルから、正例解決要求文集合を特徴付ける単語を求めるために、下記の式（１）を用いる。
【０１０１】
x'i=max(xi−yi, 0)  式（１）
【０１０２】
式（１）のmaxは、引数のうち大きい値を優先する関数である。式（１）により、xiがyiよりも大きい場合、x'iは値を有する。また、yiの方が大きい場合には、該要素の値は0となる。
【０１０３】
同様に、識別情報特定部１０２は、負例要素ベクトルから、負例解決要求文集合を特徴付ける単語を求めるために、下記の式（２）を用いる。
【０１０４】
y'i=max(yi−xi, 0)   式（２）
【０１０５】
式（２）は、式（１）のxiとyiとを反転させたものである。識別情報特定部１０２は、式（１）と式（２）とにより求めたx'iとy'iとにおいて、要素が共に0となる単語iを除外したものを求める。このようにして求めたx'iのベクトルを正例識別情報と呼び、y'iのベクトルを負例識別情報と呼ぶ。正例識別情報と負例識別情報とは、それぞれ、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とを特徴付けるものとなる。
【０１０６】
例えば、未知の一文がある問題想起表現を含む場合、識別情報特定部１０２は、その周辺の単語を集める（具体的には、抽出して一時的に記憶部に記憶させる）。そして、識別情報特定部１０２は、単語の集合の個々の要素を正負識別情報と比較し、合致する正例識別情報と負例識別情報とのそれぞれの和を求める。識別情報特定部１０２は、正例識別情報の和が負例識別情報の和よりも大きければ、その問題想起表現を含む一文が、実際に問題となる状況を想起させるものと判定できる。
【０１０７】
識別情報特定部１０２は、問題想起表現に対する正例識別情報と負例識別情報とを対応付けて出力する。出力形式の一例を図１１に示す。図１１に示す例では、問題想起表現データ２０４と正例識別情報２０７と負例識別情報２０８との３つの表形式データで情報を格納している。ただし、図１１も紙面の都合上、正例識別情報と負例識別情報とは、単語ベクトル形式ではなく、単語を羅列している。なお、図１１において、図１０から減っている単語が、ステップＳ１６およびステップＳ１７の処理において除外されたものとなる。
【０１０８】
なお、正例識別情報および負例識別情報は、単語の文字列情報だけではなく、その単語の品詞の情報や、構文解析をした結果得られる係り受けの関係において問題想起表現を表す語句に係る文字列や品詞といった素性の情報を含んでいてもよい。
【０１０９】
また、識別情報特定部１０２は、正例識別情報と負例識別情報との２つに分けずに、下記の式（３）を用いて求める一つのベクトルを識別情報としてもよい。このときのziを単語iに対する要素の値とするベクトルを正負識別情報と呼ぶ。
【０１１０】
zi=xi-yi  式（３）
【０１１１】
例えば、識別情報特定部１０２は、未知の一文がある問題想起表現を含む場合、その周辺の単語を集める（具体的には、抽出して一時的に記憶部に記憶させる）。そして、識別情報特定部１０２は、単語の集合の個々の要素を正負識別情報と比較し、合致するziの和を求める。識別情報特定部１０２は、この和の値が正であれば、その問題想起表現を含む一文が、実際に問題となる状況を想起させるものと判定できる。
【０１１２】
その後、識別情報特定部１０２は、問題想起表現と正例識別情報および負例識別情報とを対応付けて、出力部１０３に出力する。
【０１１３】
次に、出力部１０３の動作を説明する。識別情報特定部１０２が上記の情報を出力すると、出力部１０３は、問題想起表現と正例識別情報および負例識別情報とを対応付けて、情報抽出装置１の利用者にわかるように提示する。例えば、問題想起表現と正例識別情報および負例識別情報との各々をフィールドとして表形式で表示部に表示するなどの方法がある。なお、出力部１０３は、具体的には、出力装置７により実現されるものである。
【０１１４】
以上、第１の実施形態では、問題想起表現とそれが実際に問題となりうるか否かを示す識別情報とを合わせて提示できるため、表層上の文字列が問題想起表現であるか否かを正しく判定できる。
【０１１５】
特許文献１に記載された方法では、検索目的に合致するものを正例、しないものを負例と扱っている。これに対して、本実施形態では、目的を達成したいとする文書集合を正例とし、その目的を達成したくない（反対のことを意味する要求）とする文書集合を負例としている。
【０１１６】
例えば、検索においてキーワードが「色がにじむ」であれば、「色がにじむようにしたい」に合致する文書集合を正例とし、「色がにじまないようにしたい」に合致する文書集合を負例としている。特許文献１の文脈で説明するならば、本実施形態では、意味が反する２つの検索式を用いて、一方の検索目的に合致する文書集合を正例、他方の検索目的に合致する文書集合を負例としている。そのため、本実施形態では、検索目的は単一ではなく、相異なる意味を有する２つの目的となる。
【０１１７】
以上のことから、本実施形態における正例と負例との識別基準は、ある要求を望む条件と望まない条件とを区別するものとなるため、問題表現の候補が実際に問題となりうるのか否かを区別する条件を見出すのに役立つ。そのため、本実施形態では、表層上同一の問題想起表現であっても、問題の状態を回避したいとする要求文があるか、また、その状態にしたいとする要求文があるかによって問題想起表現を分類し、その分類を行うに利用できる周辺の語句や品詞などを識別情報として抽出することができる。
【０１１８】
第２の実施形態．
以下、本発明の第２の実施形態として、情報抽出装置１を用いた問題表現抽出システムについて説明する。図１２は、本発明の実施形態に係る問題表現抽出システムの機能構成の一例を示すブロック図である。問題表現抽出システムは、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。なお、本実施形態では、問題表現抽出システムは、情報抽出装置１と他の機能部等とが分離しているが、同一の情報処理装置によって実現されていてもよい。
【０１１９】
第１の実施形態で説明した情報抽出装置１は、問題想起表現が実際に問題を想起させるか否かを識別するための識別情報を取得できる。これを利用すれば、表層上は問題想起表現を含むが、実際に問題を想起させるものであるか否かを区別できる。本実施形態では、問題表現抽出システムは、これを学習データにおける正例および負例として用いることで、機械学習により抽出ルールを構築し問題想起表現を抽出する。
【０１２０】
本実施形態における問題表現抽出システムでは、文脈を考慮した正例／負例の学習データを用いるため、抽出ルールもそれを反映した識別精度の高いものになる。
【０１２１】
本発明の第２の実施形態は、第１の実施形態に加えて、コーパス記憶部４０から学習データを抽出する学習データ抽出部１０４、学習データを記憶する学習データ記憶部５０、学習データを用いて問題想起表現を抽出するための問題表現抽出部１０５および問題想起表現を抽出するデータ群である他コーパス記憶部６０を備える。
【０１２２】
情報抽出装置１を用いて学習データを得るまでの過程については、第１の実施形態と同一であるため、説明を割愛する。
【０１２３】
学習データ抽出部１０４は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。学習データ抽出部１０４は、解決要求文と問題が記載されている文とでは、出現する語句が似ていることを前提として、コーパス記憶部４０から学習データを抽出する。
【０１２４】
この前提は、例えば、「色がにじまないようにしたい」という要求を含む文と、問題想起表現として「色がにじんだ」と記載されている文とでは、「プリンタで色がにじまないようにしたい」や「プリンタで色がにじんでしまった」など、文の近傍に「プリンタ」といった類似する言葉が含まれることを想定したものである。
【０１２５】
学習データ抽出部１０４の動作を示すフローチャートを図１３に示す。学習データ抽出部１０４は、まず、識別情報特定部１０２から問題想起表現と対応付けられた正例識別情報および負例識別情報を受信し、問題想起表現毎に下記処理を実施する。これは図１３のステップＳ１９の処理に対応する。
【０１２６】
図１１に示す形式で正例識別情報２０７と負例識別情報２０８とが与えられている場合、学習データ抽出部１０４は、正例識別情報２０７と負例識別情報２０８との表現IDフィールドに格納された値を参照し、値が同一である単語ベクトルをペアにして取得する。そして、学習データ抽出部１０４は、この正例識別情報と負例識別情報との単語ベクトルのペア毎に学習データを抽出する。
【０１２７】
次に、学習データ抽出部１０４は、問題想起表現と表層上の文字列がほぼ一致し、極性が同一である文をコーパス記憶部４０から抽出する。これは図１３のステップＳ２０の処理に相当する。
【０１２８】
具体的には、学習データ抽出部１０４は、表現IDをキーとして問題想起表現データ２０２を参照し、問題想起表現フィールドに格納されている文字列を抽出する。表現IDが「１」であれば、学習データ抽出部１０４は、「色がにじむ」を抽出する。
【０１２９】
次に、学習データ抽出部１０４は、「色がにじむ」を含むクエリを用いてコーパス記憶部４０の文を検索する。ここで、問題想起表現が動詞で構成される場合、動詞の活用により語尾が複数に変化する。そのため、例えば、解決要求文集合取得部１０１の設定ファイルにおいて、＄ｘ＄や＄ｙ＄が動詞で制約されている場合、学習データ抽出部１０４は、動詞の活用を考慮し、語尾を変化させた検索を実施する。
【０１３０】
例えば、「色がにじむ」であれば、学習データ抽出部１０４は、「色がにじみ」「色がにじむ」「色がにじめ」「色がにじん」と語尾を変化させる。解決要求文集合取得部１０１が用いる設定ファイルには、動詞の原型において最後の文字をア段からウ段まで変化させる、動詞の原型の最後の文字が「む」で終わる場合、変化に「ん」も加えるといったルールを事前に組み込んでおく。また、事前にコーパス記憶部４０が記憶する文を形態素解析できているのであれば、動詞の原型をインデクスに入れておくことで、「色がにじむ」だけで該当する文を全て検索することもできる。
【０１３１】
学習データ抽出部１０４は、このようにして抽出した文が、上記の問題想起表現と極性が一致するか否かを確認する。極性が一致するとは、具体的には、問題想起表現が「色がにじむ」という肯定文であるなら、抽出する文も「色がにじむ」に対する肯定文となっていることを指す。
【０１３２】
仮に抽出した文が、「色がにじまない」というように、否定文である場合には、学習データ抽出部１０４は、極性が不一致であるとみなし、コーパス記憶部４０から抽出した文から除外する。これは、問題想起表現となる表現の極性が異なる場合、その表現は問題想起表現とならないことを考慮したものである。
【０１３３】
上記処理によって、学習データ抽出部１０４は、問題想起表現を含む文を取得する。
【０１３４】
続いて、学習データ抽出部１０４は、抽出した文の周辺単語が正例識別情報と類似し、負例識別情報と異なる文を正例学習データ、その逆を負例学習データとして抽出する。これは、図１３のステップＳ２１の処理に対応する。
【０１３５】
正例識別情報は、問題想起表現が表す問題を解決したいと要求する文に含まれやすい単語を含む。すなわち、問題想起表現を含み、正例識別情報の単語を含む文は、実際に問題となる文であることが想定されるため、正例のデータに適する。一方、問題想起表現を含むが負例識別情報を含む文は、「問題想起表現となって欲しい」という状態を表すものであるため、問題想起表現の状態が好ましい可能性が高く、負例のデータとして適した文になるといえる。
【０１３６】
そこで、学習データ抽出部１０４は、まず、問題想起表現を含み、かつ問題想起表現と極性が一致する文を文単位で切り出す。一文の切り出し方については、第１の実施形態において解決要求文集合取得部１０１が実行する方法と同様であり、また、切り出す文も一文ではなく前後数文や文字数などで指定しても構わない。
【０１３７】
学習データ抽出部１０４は、切り出した文に対して形態素解析を行い、コーパス記憶部４０から抽出した文に含まれる識別情報と同じ条件の単語や素性情報を抽出する。例えば、識別情報が、名詞の単語で構成されているならば、ここで抽出する単語も名詞のものとする。ここで抽出した文から得られる単語および素性情報を文構成情報と呼ぶ。
【０１３８】
学習データ抽出部１０４は、文構成情報と正例識別情報とを比較し、文構成情報に正例識別情報が所定の閾値以上含まれていれば、その文を正例学習データであると判定する。同様に、学習データ抽出部１０４は、文構成情報に負例識別情報が所定の閾値以上含まれていれば、その文を負例学習データと判定する。仮に、どちらも閾値上含まれている、または、どちらも含まれていない場合には、学習データ抽出部１０４は、判定不能として、そのデータを学習データには用いない。なお、所定の閾値は、例えば、学習データ抽出部１０４に対する設定ファイル等に情報抽出装置１の利用者が記載するものとする。
【０１３９】
学習データ抽出部１０４によって抽出された各問題想起表現に対する正例学習データと負例学習データとの格納形式の一例を図１４に示す。図１４では、これらのデータが、前述した問題想起表現データ２０４と学習データ２０９とからなることを示す。
【０１４０】
学習データ２０９については、正例学習データと、負例学習データとをそれぞれ別で保存してもよい。図１４の例では、フラグフィールドに正例「P」であるか負例「N」であるかを格納することで一つにまとめている。
【０１４１】
仮に複数のパタン種類を用いるのであれば、パタン種類毎に問題想起表現データ２０４と学習データ２０９とを出力するようにすればよい。問題想起表現データ２０４と学習データ２０９のような形式でまとめることで、以降学習データ２０９を用いる際、どんな問題想起表現を学習するためにどのデータを正例／負例として用いればいいかが容易に参照できる。なお、学習データ２０９の文フィールドに格納されている文は、解決要求を表す文ではないため、問題を表す様々な表現を含む正例または負例となる。
【０１４２】
最後に、学習データ抽出部１０４は、問題想起表現と正例学習データおよび負例学習データとを対応付けて、学習データ記憶部５０に記憶させる。
【０１４３】
学習データ記憶部５０は、学習データとなる文において、どのような問題想起表現を表すための正例または負例であるのかがまとめられたデータを記憶する。これらがわかる状態であれば記録方法は任意である。学習データ記憶部５０は、例えば、図１４に示すように問題想起表現データ２０４と学習データ２０９との２つのテーブルを有する形式で保存すればよい。仮に、パタン種類が複数ある場合には、各テーブルにパタン種類IDフィールドを設けて、パタン種類IDを記録する形式にすればよい。こうすることにより、複数のパタン種類の問題想起表現に対する学習データを一括管理できる。
【０１４４】
以上のように、本実施形態では、正例識別情報と負例識別情報とを識別する文を抽出することで、表層上一致／類似しても、文脈や背景知識によって正例／負例が異なる表現を含む学習データを、コーパス内から適切に抽出できる。
【０１４５】
次に、問題表現抽出部１０５の動作例を示すフローチャートを図１５に示す。なお、実際に問題となる状況を表している表現を問題表現と呼ぶ。
【０１４６】
問題表現抽出部１０５は、まず、学習データ記憶部５０から、学習データを抽出する。これは図１５のステップＳ２２の処理に対応する。
【０１４７】
学習データを抽出する際には、同一のパタン種類にすることが望ましい。そのため、問題表現抽出部１０５は、学習データ記憶部５０がパタン種類IDフィールドを含む場合には、パタン種類IDフィールドに格納されたパタン種類ID毎に文フィールドおよびフラグフィールドに格納された値を抽出する。また、パタン種類IDが無ければ、格納されている全てのデータが、１種のパタン種類であるとし、問題表現抽出部１０５は、文フィールドおよびフラグフィールドに格納された全ての値を抽出する。以降、抽出した文を学習文と呼ぶ。
【０１４８】
なお、学習文のどの部分が問題想起表現であるかも学習するのであれば、問題表現抽出部１０５は、問題想起表現２０４の＄ｘ＄フィールド、＄ｙ＄フィールドおよび問題想起表現フィールドに格納された値を参照し、問題想起表現が抽出した文のどこに含まれるかを照合する。照合する際には、問題表現抽出部１０５は、文を形態素解析し、抽出した原型の表現で、＄ｘ＄が＄ｙ＄となっている箇所を検索する。ただし、照合の際には、問題表現抽出部１０５は、＄ｘ＄および＄ｙ＄に「＠品詞」という形式で記載される品詞情報を用いない。
【０１４９】
次に、問題表現抽出部１０５は、抽出した学習文と各学習文に対する正例／負例の情報とに基づいて、問題表現を抽出する抽出ルールを機械学習する。これは図１５のステップＳ２３の処理に対応する。
【０１５０】
問題表現抽出部１０５が実行する学習処理では、どういう単位を問題表現とみなすかによって学習すべきことが変わる。これはアプリケーションに依存するため、情報抽出装置１の利用者が定める必要がある。
【０１５１】
もし、問題表現を含むか否かを文単位で識別するために、学習データを用いるのであれば、問題表現抽出部１０５は、学習文の形態素解析や構文解析を行い、学習文に含まれる所定の品詞の単語を特徴量とし、その特徴量とフラグで与えられる正例「P」および負例「N」との関係を記述するルールを機械学習すればよい。すなわち、機械学習方式は、文の特徴量に対して問題表現となるかならないかを決定する二値分類器を学習する方式になる。機械学習を行う手法は任意の方法を用いることができ、例えばサポートベクターマシン（SVM）によって実現できる。
【０１５２】
また、問題表現抽出部１０５が問題表現となる箇所をピンポイントで抽出するための学習を行うのであれば、任意の文において、学習する問題想起表現と同じ表現構造の箇所が問題表現となりうるか否かを判定する二値分類問題となる。問題表現抽出部１０５は、学習文に形態素解析と構文解析とを行い、学習文の所定の品詞の単語列と問題想起表現に係る単語やその品詞を特徴量として、上記の二値分類器を学習する。
【０１５３】
なお、より広い範囲で問題表現を抽出しようとするならば、問題表現抽出部１０５は、学習文において問題想起表現となる箇所として、問題想起表現データ２０４の＄ｘ＄および＄ｙ＄に格納されている「＠品詞」を抜き出す。そして、問題表現抽出部１０５は、当該学習文で各単語や品詞、「＠名詞が＠動詞」に係る単語等を特徴として学習を実施する。
【０１５４】
次に、問題表現抽出部１０５は、取得した学習分類器に基づいて他コーパス記憶部６０に蓄積された文から問題表現を抽出する。これは図１５のステップＳ２４の処理に対応する。
【０１５５】
他コーパス記憶部６０には多量の文が含まれているが、どれが問題表現であるかは不明であるとする。ただし、コーパス記憶部４０にも問題表現かどうかが不明な文は含まれているため、他コーパス記憶部６０はそれらを含んでもよい。
【０１５６】
問題表現抽出部１０５は、他コーパス記憶部６０から１文ずつ抽出し、文から学習時と同様の特徴量を取得する。文単位で問題表現を検出するのか、問題表現となるか箇所をピンポイントで抽出するかは、学習時と同様の単位であるとする。
【０１５７】
また、他コーパス記憶部６０の全ての文が対象となるわけではなく、対象とする表現構造（本例では「＠名詞が＠動詞」）を含む文のみを問題表現の抽出対象とする。問題表現抽出部１０５は、抽出ルールに対して、各文の特徴量を入力し、得られる分類結果、問題表現であるか否かを出力する。
【０１５８】
問題表現抽出部１０５は、問題表現を含む文と問題表現となる箇所とを対応付けて出力部１０３に出力する。ただし、問題表現となる箇所をピンポイントで特定する学習を行っていない場合には、問題表現抽出部１０５は、文のみを出力することになる。
【０１５９】
なお、本実施形態では、問題表現となる箇所を推定するための学習として説明しているため、正例となるデータを新しく抽出できることになる。また、本学習データを用いれば、問題想起表現を含むが実際には問題ではなかった文も学習できる。
【０１６０】
出力部１０３は、問題表現抽出部１０５が抽出して出力した問題表現を情報抽出装置１の利用者にわかるように提示する。例えば、問題表現を含む文を問題表現となる箇所をハイライトして表示部に表示する、問題表現を含む文と問題表現とをフィールドとして表形式で表示するなどの方法がある。また、同一の問題表現をまとめ、その数で円グラフや棒グラフを用いて表示部に表示する方法もある。このように集計した結果を提示することにより、利用者は多くの人が抱えている問題を把握することができる。なお、出力部１０３は、具体的には、出力装置７により実現されるものである。
【０１６１】
本発明の第２の実施形態は、問題想起表現とそれが実際に問題を想起させるものであるか否かを識別する情報とを用いて、正例および負例の学習データを作れることを利用する。学習データ抽出部１０４は、学習データと問題想起表現が一緒であるが、その表現方法が異なる文集合を収集できる。また、問題表現抽出部１０５は、表現方法が異なる文集合を用いて、問題となる状況を表しやすい表現を学習することで、様々な問題表現を抽出するためのルールを作ることができる。
【０１６２】
第３の実施形態．
本発明の第３の実施形態は、情報抽出装置１を用いたブートストラップ法により学習データを増殖させる問題表現抽出システムである。図１６は、本発明の実施形態に係る問題表現抽出システムの機能構成を示すブロック図である。問題表現抽出システムは、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。なお、本実施形態では、問題表現抽出システムは、情報抽出装置１と他の機能部等とが分離しているが、同一の情報処理装置によって実現されていてもよい。
【０１６３】
本発明の第３の実施形態は、第２の実施形態と同じ構成要素を有するが、処理の流れにおいて、問題表現の抽出結果を、再度、情報抽出装置１に返信する点で第２の実施形態とは異なる。
【０１６４】
本実施形態での基本的な動作は、第２の実施形態と同様である。ただし、問題表現抽出部１０５は、問題表現となる文字列までピンポイントで抽出するように問題想起表現の学習を行う。この場合、問題表現抽出部１０５の出力結果は、問題表現となる文と、その文に含まれる問題表現箇所とが明らかになっている。そのため、この出力結果は、図７に示す識別方法特定部１０２の入力情報と等しい情報となる。
【０１６５】
そこで、第３の実施形態では、問題表現抽出部１０５の出力結果を、解決要求文集合取得部１０１の出力結果のフォーマットにあわせマージしたものとし、これを識別方法特定部１０２の入力として、再度識別方法特定部１０２が行う処理以降の処理が繰り返される。このブートストラップ処理により学習データの増殖と抽出ルールの強化とを実施する。
【０１６６】
ただし、問題表現抽出部１０５の出力結果には、誤分類しているものもあるため、極力誤分類の可能性が低いもののみを識別方法特定部１０２への入力とする。SVMなどで二値分類を行う場合には、特徴量空間において各データ点の識別境界面からの距離に基づいて、そのデータが分類しやすいものであったか否かが分かる。分類しやすいデータは、問題表現であるか否かが正確に分類されている確率が高い。そこで、問題表現抽出部１０５は、このような分類しやすいデータのみを識別情報特定部１０２に返信するようにする。
【０１６７】
以上のように、第３の実施形態では、抽出した問題想起表現の抽出結果を学習データの種に用いることで、様々な問題表現のための識別情報を得ることができる。
【０１６８】
第４の実施形態．
本発明の第４の実施形態は、情報抽出装置１に問題想起表現の候補を入力して動作させるものである。図１７は、本発明の実施形態に係る情報抽出装置１を用いた問題想起表現抽出システムの機能構成を示すブロック図である。問題想起表現抽出システムは、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。なお、本実施形態では、問題想起表現抽出出システムは、情報抽出装置１と他の機能部等とが分離しているが、同一の情報処理装置によって実現されていてもよい。
【０１６９】
第１の実施形態では、コーパス記憶部４０から正例解決要求パタンまたは負例解決要求パタンを用いて、問題想起表現を抽出した。これに対して、第４の実施形態では、情報抽出装置１の利用者が、問題想起表現を例示すると、その問題想起表現が実際に問題となる状態とそうでない場合とを識別する識別情報を提示する装置となる。
【０１７０】
本発明の第４の実施形態は、第１の実施形態の構成要素に加えて、問題想起表現を格納する問題想起表現記憶部７０と問題想起表現候補から正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンを生成する解決要求パタン生成部１０６とを備える。
【０１７１】
問題想起表現記憶部７０は、問題想起表現データ２０４と同様のテーブルを記憶する。テーブルの情報は、情報抽出装置１の利用者が手作業により記憶させるものとする。記憶させたデータが図８に示す問題想起表現データ２０４であるとする。この場合、表現構造として＄ｘ＄、＄ｙ＄、および問題想起表現の各フィールドに格納されている値を参照することにより、利用者が「＄ｘ＄が＄ｙ＄」の表現構造を指定し、＄ｘ＄と＄ｙ＄の組み合わせとして、「色」「にじむ」と「紙」「つまる」を入力したことがわかる。
【０１７２】
なお、問題想起表現にいくつかの表現構造を記憶するのであれば、パタン種類を識別するために、問題想起表現記憶部７０はパタン種類テーブル２０１も記憶するものとする。このときパタン種類テーブル２０１の各フィールドの値は、例えば、利用者によって登録されるものとする。問題想起表現記憶部７０は、具体的には、メモリ３やHDD４などを用いて実現される。
【０１７３】
次に、本実施形態の動作について説明する。解決要求パタン生成部１０６の動作を示すフローチャートを図１８に示す。
【０１７４】
解決要求パタン生成部１０６は、図３のパタンテーブル２０２と図４のパタンテーブル２０３と同様のデータを記憶しているものとする。解決要求パタン生成部１０６は、両パタンテーブルを、データベースに保持してもよいし、設定ファイルとして保有してもよい。ただし、パタンテーブルは、正例解決要求パタン「P」と負例解決要求パタン「N」とを識別するためのフラグフィールドを含むようにする。
【０１７５】
解決要求パタン生成部１０６は、両パタンテーブルに格納されている正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンをパタン種類IDと対応付けて抽出する。これは図１８のステップＳ２５の処理に対応する。
【０１７６】
次に、解決要求パタン生成部１０６は、抽出した各パタン種類IDをキーとして問題想起表現データ２０４から任意の文字列を参照する。本実施形態では、解決要求パタン生成部１０６は、＄ｘ＄フィールドと＄ｙ＄フィールドとに格納されている「色」と「にじむ」および「紙」と「つまる」という２組を参照する。なお、解決要求パタン生成部１０６は、この処理では、問題想起表現データの＄ｘ＄フィールドおよび＄ｙ＄フィールドに格納されている文字列に「＠品詞」が含まれるが、その品詞部分の記載は無視する。
【０１７７】
また、解決要求パタン生成部１０６は、参照した＄ｘ＄と＄ｙ＄との文字列を、抽出した正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとに代入し、正規表現を含まない正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンを生成する。なお、＄ｘ＄および＄ｙ＄が動詞、形容動詞、形容詞など活用されるものである場合、解決要求パタン生成部１０６は、代入した場合、自然な文となるように変換して生成する。
【０１７８】
解決要求パタン生成部１０６は、＄ｘ＄や＄ｙ＄に記載される品詞を、上記で述べた「＠品詞」の部分を抽出することで判定できる。また、解決要求パタン生成部１０６は、自然な文にする処理を、ヒューリスティックなルールを用いることで実行する。
【０１７９】
例えば、「＄ｙ＄ないようにする」という正例解決要求パタンにおいて、＄ｙ＄が動詞を与える表現構造であるとする。このように「動詞＋ない」という関係であるならば、＄ｙ＄に指定された動詞の最後の文字をア段に変更するといったルールを用いればよい。こうすることで、解決要求パタン生成部１０６は、＄ｙ＄に「にじむ」が指定されても「にじまないように」という自然な文を生成することができる。このようなルールは、例えば、予め解決要求パタン生成部１０６を動作させるプログラム等においてハードコーディングしておく。
【０１８０】
解決要求パタン生成部１０６は、このようにして、利用者が入力した問題想起表現候補に対して正規表現を含まない正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンを生成する。そして、解決要求パタン生成部１０６は、問題想起表現毎の正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンを解決要求文集合取得部１０１に出力する。
【０１８１】
次に、解決要求文取得部１０１は、正規表現を含まない正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンに対しては、これらのパタンとイグザクトマッチする文をコーパス記憶部４０から抽出する。
【０１８２】
次に、解決要求文取得部１０１は、イグザクトマッチした箇所を文単位で切り出す。切り出し方法については、第１の実施形態と同様の方法を用いればよい。また、切り出しは文単位ではなく数文単位や前後の文字数などで指定しても構わない。
【０１８３】
解決要求文取得部１０１が正例解決要求パタンに基づいて抽出した文集合は、正例解決要求文集合となる。また、解決要求文取得部１０１が負例解決要求パタンに基づいて抽出した文集合は、負例解決要求文集合となる。
【０１８４】
正例解決要求パタンまたは負例解決要求パタンと問題想起表現となる文字列およびそれを含む文とが対応付けられるため、この時点で、解決要求文取得部１０１は、図７に示す表形式のデータを得たことになる。そこで、解決要求文取得部１０１は、第１の実施形態と同様、問題想起表現に対応付けられた正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とを、識別情報特定部１０２に出力する。以降の処理は、第１の実施形態と同様であるため、説明を割愛する。
【０１８５】
以上のように、第４の実施形態では、情報抽出装置１の利用者が、ある問題想起表現と考える語句を入力とすることで、それが実際に問題を想起させる識別情報を得ることができる。
【０１８６】
第５の実施形態．
本発明の第５の実施形態は、情報抽出装置１を用いた問題表現抽出システムとして動作させるものである。図１９は、本発明の実施形態に係る問題表現抽出システムの機能構成を示すブロック図である。
【０１８７】
第５の実施形態は、第３の実施形態に第４の実施形態を組み合わせたものであり、第３の実施形態と同様、ブートストラップによって学習データの増殖と抽出ルールの強化とを実行することができる。
【０１８８】
本実施形態と第３の実施形態との違いは、本実施形態では、問題想起表現記憶部７０と解決要求パタン生成部１０６とを含み、問題表現抽出部１０４において抽出した問題想起表現を問題想起表現候補とし、解決要求パタン生成部１０６に入力する点である。なお、本実施形態において第２の実施形態と第４の実施形態とを組み合わせるようにしてもよい。
【０１８９】
こうすることにより、本実施形態では、抽出した問題想起表現が問題となる正例解決要求パタンと、問題とならない負例解決要求パタンとを、再度学習データに取り込むことができる。そのため、本実施形態では、より様々な問題想起表現に対する識別情報を得ることが可能になる。
【０１９０】
次に、本発明による情報抽出システムの最小構成を説明する。図２０は、情報抽出システムの最小の構成例を示すブロック図である。図２０に示すように、情報抽出システムは、最小の構成要素として、解決要求文集合取得手段１０と、識別情報特定手段２０とを含む。
【０１９１】
図２０に示す最小構成の情報抽出システムでは、解決要求文集合取得手段１０は、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得する。
【０１９２】
次いで、解決要求文集合取得手段１０は、取得した正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とにおいて、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶部に記憶させる。
【０１９３】
次いで、識別情報特定手段２０は、問題想起表現毎に正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する。
【０１９４】
従って、最小構成の情報抽出システムによれば、表層上同一の問題想起表現であっても、問題の状態を回避したいとする要求文があるか、また、その状態にしたいとする要求文があるかによって問題想起表現を分類し、その分類を行うに利用できる周辺の語句や品詞などを識別情報として抽出することができる。
【０１９５】
なお、本実施形態では、以下の（１）〜（８）に示すような情報抽出システムの特徴的構成が示されている。
【０１９６】
（１）情報抽出システムは、問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出システムであって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタン（例えば、パタンテーブル２０２に含まれる）と、正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタン（例えば、パタンテーブル２０３に含まれる）とを用いて、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合（例えば、正例解決文集合２０５）と負例解決要求文集合（例えば、負例解決文集合２０６）としてコーパス（例えば、コーパス記憶部４０）から取得し、取得した正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とにおいて、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得手段（例えば、解決要求文集合取得部１０１によって実現される）と、問題想起表現毎に正例解決要求文集合と負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定手段（例えば、識別情報特定部１０２によって実現される）とを含むことを特徴とする。
【０１９７】
（２）情報抽出システムにおいて、解決要求文集合取得手段は、問題想起表現に相当する箇所を正規表現として表した正例解決要求パタンと、問題想起表現を正規表現として表した負例解決要求パタンとを用いて、問題想起表現（例えば、問題想起表現データ２０４）と正例解決要求文集合および負例解決要求文集合とを対応付けて（例えば、表現ＩＤを用いて対応付ける）取得するように構成されていてもよい。
【０１９８】
（３）情報抽出システムにおいて、解決要求文集合取得手段は、問題想起表現に所定の品詞であること、所定の品詞でないこと、所定の文字列であること、所定の文字列でないことの一部または全てを定める制約（例えば、図６に示す制約）に従って文の集合を取得するように構成されていてもよい。
【０１９９】
（４）情報抽出システムにおいて、解決要求文集合取得手段は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合が所定の閾値よりも少ない文数しか含まない際、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合を空集合とみなすように構成されていてもよい。
【０２００】
（５）情報抽出システムにおいて、識別情報特定手段は、正例解決要求文集合に含まれる文の構成要素と、負例解決要求文集合に含まれる文の構成要素とにおいて、構成要素毎に正例解決要求文集合における出現数を格納した正例要素ベクトルと負例解決要求文集合における出現数を格納した負例要素ベクトルとを比較して（例えば、式（１）又は式（２）を用いる）、正例要素ベクトルにおいて大きな値を有する構成要素を正例識別情報と特定し、負例要素ベクトルにおいて大きな値を有する構成要素を負例識別情報と特定するように構成されていてもよい。
【０２０１】
（６）情報抽出システムにおいて、識別情報特定手段は、正例要素ベクトルにおいて問題想起表現と共起頻度が低い単語に関する構成要素を除外し、負例要素ベクトルにおいて問題想起表現と共起頻度が低い単語に関する構成要素を除外するように構成されていてもよい。
【０２０２】
（７）情報抽出システムにおいて、与えられた問題想起表現の候補を所定のテンプレート文に文意が通るように当てはめ、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとを生成する解決要求パタン生成手段（例えば、解決要求パタン生成部１０６によって実現される）を備えるように構成されていてもよい。
【０２０３】
（８）情報抽出システムにおいて、解決要求パタン生成手段は、問題想起表現の候補の文構造に基づいて、当てはめる所定のテンプレート文を切り替えるように構成されていてもよい。
【０２０４】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
【０２０５】
（付記１）問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出システムであって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得手段と、前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定手段とを備えたことを特徴とする情報抽出システム。
【０２０６】
（付記２）解決要求文集合取得手段は、問題想起表現に相当する箇所を正規表現として表した正例解決要求パタンと、前記問題想起表現を正規表現として表した負例解決要求パタンとを用いて、前記問題想起表現と正例解決要求文集合および負例解決要求文集合とを対応付けて取得する付記１記載の情報抽出システム。
【０２０７】
（付記３）解決要求文集合取得手段は、問題想起表現に所定の品詞であること、所定の品詞でないこと、所定の文字列であること、所定の文字列でないことの一部または全てを定める制約に従って文の集合を取得する付記１又は付記２記載の情報抽出システム。
【０２０８】
（付記４）解決要求文集合取得手段は、正例解決要求文集合および負例解決要求文集合が所定の閾値よりも少ない文数しか含まない際、前記正例解決要求文集合および前記負例解決要求文集合を空集合とみなす付記１から付記３のうちのいずれか１項に記載の情報抽出システム。
【０２０９】
（付記５）識別情報特定手段は、正例解決要求文集合に含まれる文の構成要素と、負例解決要求文集合に含まれる文の構成要素とにおいて、構成要素毎に前記正例解決要求文集合における出現数を格納した正例要素ベクトルと前記負例解決要求文集合における出現数を格納した負例要素ベクトルとを比較して、前記正例要素ベクトルにおいて大きな値を有する構成要素を正例識別情報と特定し、前記負例要素ベクトルにおいて大きな値を有する構成要素を負例識別情報と特定する
付記１から付記４のうちのいずれか１項に記載の情報抽出システム。
【０２１０】
（付記６）識別情報特定手段は、正例要素ベクトルと負例要素ベクトルとの差分を正負識別情報として特定する付記５記載の情報抽出システム。
【０２１１】
（付記７）識別情報特定手段は、正例要素ベクトルにおいて問題想起表現と共起頻度が低い単語に関する構成要素を除外し、負例要素ベクトルにおいて問題想起表現と共起頻度が低い単語に関する構成要素を除外する付記５又は付記６記載の情報抽出システム。
【０２１２】
（付記８）問題想起表現を含み正例識別情報の一部または全てを含む文である正例学習データと、前記問題想起表現の候補を含み負例識別情報の一部または全てを含む文である負例学習データとをコーパスから抽出する学習データ抽出手段を備えた付記１から付記７のうちのいずれか１項に記載の情報抽出システム。
【０２１３】
（付記９）学習データ抽出手段は、正例解決要求パタンおよび負例解決要求パタンに含まれる問題想起表現と極性が一致する問題想起表現を学習データの候補とする付記８記載の情報抽出システム。
【０２１４】
（付記１０）与えられた問題想起表現の候補を所定のテンプレート文に文意が通るように当てはめ、正例解決要求パタンと負例解決要求パタンとを生成する解決要求パタン生成手段を備えた付記１から付記９のうちのいずれかに記載の情報抽出システム。
【０２１５】
（付記１１）解決要求パタン生成手段は、問題想起表現の候補の文構造に基づいて、当てはめる所定のテンプレート文を切り替える付記１０記載の情報抽出システム。
【０２１６】
（付記１２）問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出装置であって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得手段と、前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定手段とを備えたことを特徴とする情報抽出装置。
【０２１７】
（付記１３）問題となる状況を想起させる表現である問題想起表現を識別するための識別情報を抽出する情報抽出方法であって、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶し、前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定することを特徴とする情報抽出方法。
【０２１８】
（付記１４）コンピュータに、問題想起表現を含む文の正例を表す正例解決要求パタンと、前記正例解決要求とは反対の要求を表す負例解決要求パタンとを用いて、前記正例解決要求パタンと前記負例解決要求パタンとのそれぞれに合致する文の集合を、正例解決要求文集合と負例解決要求文集合としてコーパスから取得し、取得した前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とにおいて、前記正例解決要求パタンおよび前記負例解決要求パタンにおける問題想起表現に相当する箇所を正例と負例とに対応付けて記憶する解決要求文集合取得処理と、前記問題想起表現毎に前記正例解決要求文集合と前記負例解決要求文集合とに含まれる文の構成要素を比較し、前記正例解決要求文集合を特徴付ける構成要素と前記負例解決要求文集合を特徴付ける構成要素とを、それぞれ前記問題想起表現を含む文の正例を識別するための正例識別情報と前記問題想起表現を含む文の負例を識別するための負例識別情報として特定する識別情報特定処理とを実行させるための情報抽出プログラム。
【０２１９】
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０２２０】
この出願は、２０１０年５月２４日に出願された日本特許出願２０１０−１１８４５０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０２２１】
本発明は、問題想起表現とそれが実際に問題となるか否かを識別するための識別情報とを抽出する用途に適用可能である。
【符号の説明】
【０２２２】
１  情報抽出装置
２  CPU
３  メモリ
４  HDD
５  通信IF
６  入力装置
７  出力装置
８  バス
１０  解決要求文集合取得手段
２０  識別情報特定手段
３０  正例解決要求パタン記憶部
３５  負例解決要求パタン記憶部
４０  コーパス記憶部
５０  学習データ記憶部
６０  他コーパス記憶部
７０  問題想起表現記憶部
１０１  解決要求文集合取得部
１０２  識別情報特定部
１０３  出力部
１０４  学習データ抽出部
１０５  問題表現抽出部
１０６  解決要求パタン生成部
【図１】
2011148571.tif 000003
【図２】
2011148571.tif 000004
【図３】
2011148571.tif 000005
【図４】
2011148571.tif 000006
【図５】
2011148571.tif 000007
【図６】
2011148571.tif 000008
【図７】
2011148571.tif 000009
【図８】
2011148571.tif 000010
【図９】
2011148571.tif 000011
【図１０】
2011148571.tif 000012
【図１１】
2011148571.tif 000013
【図１２】
2011148571.tif 000014
【図１３】
2011148571.tif 000015
【図１４】
2011148571.tif 000016
【図１５】
2011148571.tif 000017
【図１６】
2011148571.tif 000018
【図１７】
2011148571.tif 000019
【図１８】
2011148571.tif 000020
【図１９】
2011148571.tif 000021
【図２０】
2011148571.tif 000022
【国際調査報告】
2011148571.tif 000023
2011148571.tif 000024
2011148571.tif 000025
2011148571.tif 000026